O texto nas imagens pode ser traduzido
Introdução à Aprendizagem Estatística Baseada na Aplicação R (2ª Edição do Livro Original) Imprensa da Indústria de Máquinas Estatísticas
Preço por unidade incluindo frete para o Brasil
Quantidade
Produto selecionado
Especificações do produto
Marca
42960263
Editora
Mechanical industry press
Autor
(us) gareth james et al
Data de publicação
2024.10
Título
Introduction to statistical learning based on r application (original book 2nd edition) statistics machinery industry press
Foit
16 open
Número do livro
9787111761761
Preço do livro
109.00
Marca
42960263
Editora
Mechanical industry press
Autor
(us) gareth james et al
Data de publicação
2024.10
Título
Introduction to statistical learning based on r application (original book 2nd edition) statistics machinery industry press
Foit
16 open
Número do livro
9787111761761
Preço do livro
109.00
Marca
42960263
Editora
Mechanical industry press
Autor
(us) gareth james et al
Data de publicação
2024.10
Título
Introduction to statistical learning based on r application (original book 2nd edition) statistics machinery industry press
Foit
16 open
Número do livro
9787111761761
Preço do livro
109.00
Detalhes do produto
Texto da imagem traduzido automaticamente
| Recomendação do Editor | |
| Gareth James PhD em Estatística pela Universidade de Stanford, sob a tutela de Trevor Hastie. Professor de Ciência de Dados e Pesquisa Operacional na Universidade Emory e Cátedra E. Morgan Stanley de Administração de Empresas. Ele publicou um grande número de trabalhos metodológicos no campo da aprendizagem estatística, com ênfase particular em dados de alta dimensão e dados funcionais. Daniela Witten PhD em Estatística pela Universidade de Stanford, sob a tutela de Robert Tibshirani. Professor de Estatística e Bioestatística e Professora Catedrática Dorothy Gilford na Universidade de Washington. Sua pesquisa se concentra no uso de métodos estatísticos para analisar dados complexos, caóticos e de grande escala. |
| Índice | |
|
●Prefácio do Tradutor Prefácio Capítulo 1 Introdução 1 1.1 Visão geral da aprendizagem estatística 1 1.2 Uma breve história da aprendizagem estatística 4 1.3 Sobre este livro 4 1.4 O público-alvo deste livro 6 1.5 Notação e álgebra matricial simples 6 1.6 Conteúdo deste livro 8 1.7 Conjuntos de dados para experimentos e exercícios 9 1.8 Site do livro 10 1.9 Agradecimentos 10 Capítulo 2 Aprendizagem Estatística 11 2.1 O que é Aprendizagem Estatística? 2.2 Precisão do modelo de avaliação 21 2.3 Experimento: Introdução à Linguagem R 31 2.4 Exercício 39 Capítulo 3 Regressão Linear 43 3.1 Regressão Linear Simples 44 3.2 Regressão Linear Múltipla 51 3.3 Outras considerações em modelos de regressão 60 3.4 Plano de Marketing 75 3.5 Comparação de regressão linear e K-vizinhos mais próximos 76 3.6 Experimento: Regressão Linear 80 …… |
| breve introdução | |
| Este livro apresenta algumas técnicas importantes de modelagem e predição e aplicações relacionadas, cobrindo os seguintes tópicos: regressão linear, classificação, métodos de reamostragem, métodos de encolhimento, métodos baseados em árvore, máquinas de vetores de suporte, agrupamento, aprendizado profundo, análise de sobrevivência, testes múltiplos, etc. Cada capítulo do livro contém um tutorial que mostra como implementar os métodos de análise fornecidos pela linguagem R por meio de gráficos e exemplos. O livro também fornece novos capítulos sobre aprendizado profundo, análise de sobrevivência e testes múltiplos, bem como conteúdo expandido sobre Bayes ingênuo, modelos lineares generalizados, árvores de regressão aditiva bayesiana e conclusão de matriz, e o código R foi totalmente atualizado. Este livro foi desenvolvido para ajudar profissionais em ciência, indústria e outros campos a aprender e aplicar essas técnicas de aprendizado estatístico. |
Total
Entrega
ICMS
PIS e COFINS
Outro
Produtos similares
